論文の概要: Safe machine learning model release from Trusted Research Environments: The SACRO-ML package

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.01233v3
• Date: Thu, 24 Oct 2024 12:33:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-25 16:43:07.822351
• Title: Safe machine learning model release from Trusted Research Environments: The SACRO-ML package
• Title（参考訳）: Trusted Research Environmentsによる安全な機械学習モデルリリース: SACRO-MLパッケージ
• Authors: Jim Smith, Richard J. Preen, Andrew McCarthy, Maha Albashir, Alba Crespi-Boixader, Shahzad Mumtaz, James Liley, Simon Rogers, Yola Jones,
• Abstract要約: 我々は,オープンソースPythonツールの統合スイートであるSACRO-MLを紹介し,公開リリース前に機密データに基づいてトレーニングされた機械学習(ML)モデルの統計的開示制御(SDC)を容易にする。 SACRO-MLは(i)訓練体制によって引き起こされる開示の脆弱性を評価することによって、一般的なMLモデルを拡張してアンテホックなSDCを提供するSafeModelパッケージと、(ii)訓練後の様々な模擬攻撃を通じてモデルの経験的開示リスクを厳格に評価することによって、ポストホックなSDCを提供するAttacksパッケージを組み合わせる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.46435896353765527
• License:
• Abstract: We present SACRO-ML, an integrated suite of open source Python tools to facilitate the statistical disclosure control (SDC) of machine learning (ML) models trained on confidential data prior to public release. SACRO-ML combines (i) a SafeModel package that extends commonly used ML models to provide ante-hoc SDC by assessing the vulnerability of disclosure posed by the training regime; and (ii) an Attacks package that provides post-hoc SDC by rigorously assessing the empirical disclosure risk of a model through a variety of simulated attacks after training. The SACRO-ML code and documentation are available under an MIT license at https://github.com/AI-SDC/SACRO-ML
• Abstract（参考訳）: 我々は,オープンソースPythonツールの統合スイートであるSACRO-MLを紹介し,公開リリース前に機密データに基づいてトレーニングされた機械学習(ML)モデルの統計的開示制御(SDC)を容易にする。 SACRO-ML コンバイン (i)訓練体制による開示の脆弱性を評価することにより、一般的なMLモデルを拡張してアンテホットなSDCを提供するSafeModelパッケージ。 (II)訓練後の様々なシミュレートされた攻撃を通じて、モデルの実証的開示リスクを厳格に評価することにより、ポストホックSDCを提供するアタックパッケージ。 SACRO-MLのコードとドキュメントはMITライセンスでhttps://github.com/AI-SDC/SACRO-MLで入手できる。

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